NVIDIA DGX Spark에 Team AI Box 설치

새 DGX Spark에 설치

Ubuntu 24.04 ARM64 기반의 미설치 DGX Spark, 정상 작동하는 Docker Engine·Compose v2, NVIDIA 드라이버·컨테이너 지원, KVM, Git, Python 3.10+가 필요합니다. 모델·빌드·패키지용 임시 공간 수백 GB를 확보하세요. 기존 업무 데이터 위에 새로 설치하지 마세요.

git clone https://github.com/weerocksllc/teamaibox.git
cd teamaibox
sudo bash install/from-source.sh

위 명령은 Spark에서 실행합니다. 모델과 빌드 입력을 다운로드하고 런타임 이미지를 빌드한 뒤 완전한 오프라인 패키지를 만들어 설치합니다. 첫 소스 빌드는 인터넷과 상당한 시간이 필요하며 clone만으로 설치되지 않습니다. 기존 Docker/NVIDIA를 재사용합니다.

사전 점검과 재개

--check로 사전 점검합니다. 중단되면 /var/tmp/teamaibox-source-build를 유지하고 동일한 명령을 다시 실행하여 검증된 다운로드와 단계를 재사용하세요. 캐시 삭제나 중복 빌드는 피하세요. 기본은 공식 소스이며 연결이 안 되면 설치 안내의 대체 소스 또는 검증된 캐시/완전한 패키지 전송을 이용합니다. 미러의 가용성은 보장하지 않습니다. 소스 변경 시 새 --work-dir를 쓰고 체크포인트를 우회하지 마세요.

sudo bash install/from-source.sh --check
sudo bash install/from-source.sh

설치 후

현재 LAN 주소로 https://<BOX_LAN_IP>/를 열고 자체 생성 HTTPS 인증서가 본인 기기의 것인지 확인합니다.
admin / admin으로 로그인해 초기 비밀번호를 변경하고 일반 계정을 만드세요. 기본 자격 증명을 인터넷에 노출하지 마세요.
각 AI 앱의 준비 완료를 기다리고 프로필 메뉴에서 언어와 테마를 고릅니다.
가상 OS에는 적법한 Windows/Linux ARM64 ISO와 라이선스를 직접 준비합니다. 오프라인 대상에는 완전한 패키지를 먼저 준비하고 패키지 안내를 따릅니다. 소스 준비 자체는 온라인 과정입니다.

라이선스와 범위

자체 코드와 문서는 MIT이지만 설치된 모든 바이너리가 MIT은 아닙니다. 타사 코드, 모델, NVIDIA, 펌웨어, Google, Windows는 각자의 조건을 유지합니다. 저장소에는 모델 가중치, 설치된 게스트 디스크, 로그인 상태, ISO, 설치 패키지가 없습니다. Google 호환은 Play Protect 인증이 아니며 화면 공유는 DRM이나 Apple 인증을 포함하지 않습니다. Windows 10 ARM64 지원을 주장하지 않습니다. 성능·동시 실행은 하드웨어와 작업 부하에 따라 달라집니다.

함께 만들어 주세요

버그 보고, 문서, 번역, 접근성, 통합과 코드를 환영합니다. Issue에 사용자 문제를 설명하고 fork·작업 브랜치를 만든 뒤 관련 확인 결과와 화면을 첨부해 PR을 보내세요. 문서나 독립 구성 요소 개선에는 Spark가 필수는 아닙니다. 실제 장비 검증 여부를 명시하고 비밀키·개인 파일·로그인된 이미지를 올리지 마세요. 취약점은 SECURITY.md의 비공개 경로로 알리세요. 필수 CLA나 유료 기여 허가는 없습니다.

기여 절차 ↗

DGX Spark에서 Windows를 사용할 수 있나요?

Team AI Box는 Windows와 Linux 가상 컴퓨터를 제공하며 Spark의 호스트 운영체제를 교체하지 않습니다. 호환되는 Windows 11 ARM64 또는 Linux ARM64 ISO와 필요한 OS 라이선스를 준비하고 브라우저의 가상 디스플레이에서 설치하세요. 게스트 앱과 드라이버의 호환성은 별도로 확인해야 합니다.

저장소를 복제하면 설치가 완료되나요?

아니요. 지원되는 새 DGX Spark에서 install/from-source.sh를 실행해야 합니다. 최초 온라인 준비는 모델과 의존성을 다운로드하고 컨테이너를 빌드한 뒤 설치 패키지를 만듭니다. 오프라인 대상에는 인터넷에 연결된 호환 기기에서 완전한 패키지를 먼저 준비하세요. 중단된 작업을 재개하려면 빌드 작업 디렉터리를 유지하세요.

DGX Spark의 로컬 AI와 팀 앱